Oracle 分组求和函数（rollup、cube、grouping sets）

1 场景

内容修改中，请稍等…

1.1 概念

• rollup，cube，grouping sets 函数可以理解为 group by 分组函数封装后的精简用法，相当于多个 union all 的组合显示效果，但是要比 多个 union all 的效率要高。

1.2 思维导图

1.3 数据准备

-- 人员信息表
CREATE TABLE person_info (
   person_no     NUMBER(5),
   person_name   VARCHAR2(30),
   sex           VARCHAR2(3),
   money         NUMBER(8),
   work_location VARCHAR2(10)
);

-- 测试数据
insert into person_info (PERSON_NO, PERSON_NAME, SEX, MONEY, WORK_LOCATION)
values (1, '瑶瑶', '女', 100000, '深圳');

insert into person_info (PERSON_NO, PERSON_NAME, SEX, MONEY, WORK_LOCATION)
values (2, '倩倩', '女', 200000, '深圳');

insert into person_info (PERSON_NO, PERSON_NAME, SEX, MONEY, WORK_LOCATION)
values (3, '优优', '男', 300000, '深圳');

insert into person_info (PERSON_NO, PERSON_NAME, SEX, MONEY, WORK_LOCATION)
values (4, '丽丽', '女', 200000, '武汉');

insert into person_info (PERSON_NO, PERSON_NAME, SEX, MONEY, WORK_LOCATION)
values (5, '萌萌', '女', 100000, '武汉');

数据截图如下：

• 为了简洁说明情况，下列求和均用 count(1)
• 自测时，也可用 sum(money), 效果是一样的。

2 知识点小结

2.1 group by

• group by 表达式为以下两种情况
  • 聚合函数，如：sum() 、max()、min()、avg()、count()
  • 存在 group by + 具体列（如下图的 sex）

• 筛选只能 having，不能是 where.

SELECT t.sex, COUNT(1)
 FROM person_info t
-- WHERE COUNT(1) >= 2 -- 报错
GROUP BY t.sex
HAVING COUNT(1) > = 2;

• 不能对clob 类型项目进行 group by

WITH t_person_temp AS
 (SELECT to_clob(pi.person_name) name_clob 
    FROM person_info pi)
SELECT COUNT(1) 
  FROM t_person_temp t 
 GROUP BY t.name_clob;

2.2 grouping sets：单独分组

• group by (A, B) 是 对 A，B 共同 进行分组
• group by grouping sets(A, B) 是对 A，B 单独 进行分组

等价 sql 语句：

SELECT t.person_name, 
      t.sex, 
      COUNT(1) 
 FROM person_info t 
GROUP BY GROUPING SETS(t.person_name, t.sex);

等同于下列

SELECT t.person_name,  
       NULL,  
       COUNT(1)
 FROM person_info t
GROUP BY t.person_name

UNION ALL

SELECT NULL, 
      t.sex, 
      COUNT(1)
 FROM person_info t
GROUP BY t.sex;

2.3 rollup：累计累加

• group by rollup(A, B, C)，首先对 A，B，C 进行 group by，然后对 A，B 进行 group by，然后对 A 进行 group by，最后对全表进行 group by.
• 若有 N 列，则 group by N + 1 次
• 有默认排序哦

SELECT A, B, C, SUM（D） FROM table_name GROUP BY ROLLUP(A, B, C);

等同于

SELECT * from (
	SELECT A, B, C, SUM(D) FROM table_name GROUP BY(A, B, C)
	UNION ALL
	SELECT A, B, null, SUM(D) FROM table_name GROUP BY(A, B, null)
	UNION ALL
	SELECT A, null, null, SUM(D) FROM table_name GROUP BY (A, null, null)
	UNION ALL
	SELECT null, null, null, SUM(D) From table_name group by (null, null, null)
) order by 1, 2, 3

2.4 cube(交叉列表)

1. 交叉组合，与顺序无关（rollup 则与顺序有关）
2. 若有 N 列，则 group by 2^N 次

它比 rollup 扩展更加精细，组合类型更多，对于 cube 来说，列的名字只要一样，那么顺序无所谓，结果都是一样的，因为 cube 是各种可能情况的组合,只不过统计的结果顺序不同而已。但是对于 rollup 来说，列的顺序不同，则结果不同。

如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，GROUP BY顺序：
(A、B、C)
(A、B)
(A、C)
(A)，
(B、C)
(B)
(C)，
最后对全表进行GROUPBY操作。

2.6 grouping

用于区分 原有值 和 统计项

1. 參数仅仅有一个,并且必须为group by中出现的某一列
2. grouping = 0 : 数据库中本来的值
3. grouping = 1 : 统计的结果

2.7 grouping_id

区分 小计项 和 合计项。Grouping_id()的返回值事实上就是參数中的每列的grouping()值的二进制向量。假设grouping(a)=1，grouping(b)=1，则grouping_id(A,B)的返回值就是二进制的11。转成10进制就是3。

1. 參数能够是多个，但必须为group by中出现的列。
2. grouping 用于判断 小计项（grouping(A) = 1）
3. grouping_id 用于判断 合计项（grouping(A, B) = 1 + 1 = 3；小计 + 小计 = 合计）

##2.8 group_id

GROUP_ID()唯一标识反复组，能够通过group_id去除反复组

1. group_id()函数，无参数
2. 0表示第一次，1表示重复。